数据分析师的任务

准备

数据准备是分析、清理和转换数据的过程，使其可供建模和进行可视化。

数据准备是获取原始数据并将其转换为可理解且可信的信息的过程。 其中包括确保数据的完整性，纠正错误的数据，识别丢失的数据，将数据从一个结构转换为另一个结构或从一种类型转换为另一种类型，甚至使数据更易于读取等简单任务。

数据准备通常是一个漫长的过程。 数据分析师按照一系列步骤和方法来准备数据，以便将其放置到适当的上下文和状态中，从而改善数据质量，使其能够转变为有价值的见解。

建模

数据处于适当状态后，便可对其进行建模。 数据建模是确定各个表之间如何相关的过程。 该过程是通过在表之间定义和创建关系来完成的。 从这里，可以通过定义指标并添加自定义计算来丰富数据，从而增强模型。

创建有效且合适的语义模型是帮助组织了解数据并从中获得有价值见解的关键步骤。 有效的语义模型使报表更准确，使用户可以更快且有效地了解数据，花更少时间创作报表，在未来更轻松地维护报表。

模型是另一个对报表性能和总体数据分析有直接影响的重要元素。设计糟糕的模型可能对报表的总体准确性和性能产生极大的负面影响。 相反，设计良好的模型与经过妥善准备的数据可确保生成适度高效且可信的报表。

数据准备和建模过程是迭代过程。

可视化

可视化任务使数据变得生动。 可视化任务的最终目标是解决业务问题。 设计良好的报表应讲述关于数据的具有说服力的故事，使业务决策者能快速获得所需的见解。 使用适当的可视化效果和交互，提供的有效报表可快速高效地指导读者读完内容，使读者能够跟随故事进入数据。

可视化数据的一个重要方面是设计和创建报表实现辅助功能。 生成报表时，务必考虑将访问和读取报表的人员。 报表的设计应从一开始就考虑到辅助功能，这样将来就无需进行任何特殊的修改。

报表的许多组件都有助于讲述故事。 从辅助性的可访问配色方案到字体和调整大小，再到为要显示的内容选择正确的视觉对象，这些都结合在一起来传递信息。

分析

分析任务是理解和解释报表上显示的信息的重要步骤。查找见解、识别模式和趋势、预测结果，然后以每个人都能理解的方式传达这些见解。

高级分析使企业和组织最终可以在整个企业中推动更好的决策，并创建可操作的见解和有意义的结果。 使用高级分析，组织可以理解数据以预测未来的模式和趋势、识别活动和行为，并使企业能够询问有关其数据的相应问题。

管理

应用可以是内容的有价值的分发方法，并允许更轻松地管理大量受众。 该功能还允许你拥有自定义的导航体验，并链接到组织内的其他资产以补充报表。

内容管理有助于促进团队和个人之间的协作。 内容的共享和发现对于适当的人员获得所需的答案非常重要。 帮助确保项目的安全也很重要。 需要确保适当的人员具有访问权限，并且你不会越过正确的利益干系人泄漏数据。

适当的管理还可以帮助减少组织内的数据孤岛。 过度使用资源时，数据复制会导致数据难以管理并引起延迟。